公开(公告)号：CN117745584A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202410192534.2

申请日：2024-02-21

Applicant: 北京大学

Inventor： 余肇飞 ,  陈世炎 ,  张济远 ,  郑雅菁 ,  黄铁军

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80

Abstract: 本申请提出一种图像去模糊方法及电子设备，所述方法包括：获取待处理的模糊图像；获取与所述模糊图像在相同曝光时间窗口内产生的脉冲流；根据所述脉冲流对所述模糊图像进行去模糊处理；获取去模糊处理后获得的清晰图像。本申请通过利用脉冲流作为辅助视觉线索来增强高速运动场景中的图像去模糊处理，在高速运动场景中能够增强图像去模糊的效果，能够有效恢复清晰图像。

公开(公告)号：CN116879699B

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311158779.5

申请日：2023-09-08

Applicant: 北京大学

Inventor： 余肇飞 ,  郑雅菁 ,  黄铁军

IPC: G01R31/12 ,  G06F18/10 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请提供一种目标对象确定方法、装置、电弧检测系统以及存储介质，涉及电力电子技术领域。目标对象确定方法包括：获取监测区域的第一时空信号阵列；其中，所述第一时空信号阵列包括多个分别按照时间排列的信号序列；过滤所述第一时空信号阵列中信号序列的冗余信号，得到过滤信号阵列；所述过滤信号阵列包括若干时刻的信号矩阵；在所述信号矩阵中，统计元素的取值为指定取值的元素数量；在所述元素数量超过设定阈值的情况下，确定在所述监测区域内存在目标对象。本申请可以减少对目标对象的漏检几率，提升监测目标对象的准确率。

公开(公告)号：CN117111751A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311393039.X

申请日：2023-10-25

Applicant: 北京大学

Inventor： 郑雅菁 ,  余肇飞 ,  黄铁军

IPC: G06F3/01 ,  G06T7/70 ,  G06V10/14 ,  G06V40/20

Abstract: 本申请提供一种基于脉冲阵列的姿态变化检测方法、装置、设备和介质，涉及图像处理技术领域。基于脉冲阵列的姿态变化检测方法包括：获取监测区域内的各个空间位置的光信号，得到脉冲阵列；基于所述脉冲阵列，得到包含检测对象的目标数据；基于所述目标数据，得到所述检测对象的姿态变化数据。本申请可以提高对高速姿态变化检测的稳健性与实时性，可适用于复杂的人机交互姿态识别场景。

公开(公告)号：CN115423087A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202210867737.8

申请日：2022-07-22

Applicant: 北京大学

Inventor： 田永鸿 ,  陈彦骐 ,  余肇飞 ,  方维

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/40

Abstract: 本发明公开了一种脉冲神经网络的剪枝方法、装置及电子设备。其中，上述方法包括：将突触连接层中每个连接权重组成的初始向量进行初始化操作得到权重向量；当基于反向传播的算法对脉冲神经网络进行剪枝训练时，通过预定义的导函数计算每个损失函数值对隐藏参数向量的梯度；对隐藏参数向量的梯度进行梯度下降更新，并利用预设的递增函数计算软阈值函数进行再次梯度更新时使用的目标阈值；基于目标阈值，利用软阈值函数再次将隐藏参数向量映射到权重向量；当对脉冲神经网络模型的剪枝训练轮数达到预设轮数时，得到训练好的脉冲神经网络模型。本发明解决了相关技术中在神经形态计算芯片上无法有效部署脉冲神经网络的技术问题。

公开(公告)号：CN111756352B

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202010421862.7

申请日：2020-05-18

Applicant: 北京大学

Inventor： 田永鸿 ,  郑雅菁 ,  余肇飞 ,  黄铁军

IPC: H03H17/02

Abstract: 本发明公开了一种脉冲阵列时域滤波方法，包括：在监测区域内的各个空间位置建立短时程可塑性模型；将脉冲阵列输入所述短时程可塑性模型，获得各个空间位置的后突触电位值、神经递质剩余量和/或神经递质释放概率；根据同一空间位置的当前时刻产生的脉冲信号与上一个脉冲信号对应的后突触电位值的差值、神经递质剩余量的差值和/或神经递质释放概率的差值，去除该空间位置当前时刻产生的脉冲信号。通过上述方法，可以将阵列中跟检测物体无关的背景脉冲信息去除，处理后的脉冲阵列信号可用于运动物体的检测、跟踪、识别。

公开(公告)号：CN113034542A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110255763.0

申请日：2021-03-09

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄铁军 ,  郑雅菁 ,  余肇飞 ,  田永鸿

IPC: G06T7/246 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及运动检测技术领域，具体而言，本申请涉及一种运动目标检测跟踪方法。所述方法包括以下步骤：采集监测区域的时空信号生成时空脉冲阵列；对所述时空脉冲阵列进行运动检测并生成对应的脉冲编码序列；将所述时空脉冲阵列输入脉冲神经网络中，所述脉冲神经网络根据所述时空脉冲阵列的发放模式进行聚类；结合所述脉冲编码序列和所述聚类结果获得目标的运动信息和位置信息；根据所述目标的运动信息和位置信息进行状态预测，将预测结果反馈到进行聚类的所述脉冲神经网络，以辅助修正预测时产生的误差。本申请的所述方法可分析获取如运动物体位置、大小、运动方向、运动速度等等运动信息，从而实现对不同运动目标的检测跟踪及运动轨迹的预测。

公开(公告)号：CN111275742A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010062434.X

申请日：2020-01-19

Applicant: 北京大学

Inventor： 黄铁军 ,  赵君伟 ,  田永鸿 ,  余肇飞

IPC: G06T7/246 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了目标识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质，该方法包括如下步骤：获取原始脉冲数据，确定脉冲采样窗口、将脉冲采样窗口内的脉冲输入至脉冲神经网络，对输入至脉冲神经网络的脉冲进行映射，满足条件下令脉冲沿末层激发神经元以外的各层激发神经元依次传递、令脉冲沿末层激发神经元传递至推理层、令脉冲沿末层推理神经元以外的各层推理神经元依次传递，确定识别结果；该装置包括脉冲获取模块、采样窗口模块、脉冲映射模块、神经元激发模块、神经元推理模块及识别结果确定模块；该系统包括上述装置；本发明能够实现对待识别的目标的准确识别和快速识别，而且能够较好地适用于运动速度较高的目标，并能兼顾识别准确率与计算量。